K5403離心式壓縮機(jī)是巴陵石化有限公司生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備,該設(shè)備一旦出現(xiàn)故障,不僅嚴(yán)重影響生產(chǎn),給企業(yè)帶來重大的經(jīng)濟(jì)損失,還會(huì)造成人員傷亡等惡性事故。本文以K5403離心式壓縮機(jī)為研究對(duì)象,開展了狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)研究,以實(shí)現(xiàn)機(jī)組的預(yù)知維護(hù)。論文主要研究工作有:1.闡述了狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)研究的目的、意義及發(fā)展歷程和趨勢(shì),結(jié)合K5403離心式壓縮機(jī)的維護(hù)現(xiàn)狀和用戶需求,闡明了將狀態(tài)監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用于K5403離心式壓縮機(jī)系統(tǒng)的必要性;2.根據(jù)K5403離心式壓縮機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對(duì)機(jī)組常見的幾種故障形式（如:不平衡、不對(duì)中、動(dòng)靜碰摩、轉(zhuǎn)子支承系統(tǒng)聯(lián)結(jié)松動(dòng)故障、滾動(dòng)軸承的各種故障及喘振等）的故障機(jī)理進(jìn)行了分析,給出了相應(yīng)的故障特征,介紹了幾種常用的基于振動(dòng)信號(hào)分析處理的故障診斷方法;3.結(jié)合企業(yè)的實(shí)際需求開發(fā)了K5403離心式壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng),簡(jiǎn)要闡述了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù),包括面向?qū)ο蠹夹g(shù)、虛擬儀器技術(shù)和組態(tài)技術(shù),重點(diǎn)研究了基于UML的系統(tǒng)需求分析和面向?qū)ο笤O(shè)計(jì);4.基于K5403離心式壓縮機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的非線性、非平穩(wěn)特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),提出了趨勢(shì)預(yù)測(cè)的多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)研究的目的和意義
    1.2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展歷程和趨勢(shì)
        1.2.1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展歷程
        1.2.2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 本文的研究背景
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容和整體框架
    1.5 本章小結(jié)
第2章 K5403 離心式壓縮機(jī)的故障機(jī)理與分析方法
    2.1 K5403 離心式壓縮機(jī)簡(jiǎn)介
        2.1.1 結(jié)構(gòu)概述
        2.1.2 主要特征參數(shù)
    2.2 K5403 離心式壓縮機(jī)常見故障的機(jī)理
        2.2.1 轉(zhuǎn)子不平衡故障的機(jī)理
        2.2.2 轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障的機(jī)理
        2.2.3 動(dòng)靜碰摩故障的機(jī)理
        2.2.4 轉(zhuǎn)子支承系統(tǒng)聯(lián)結(jié)松動(dòng)故障的機(jī)理
        2.2.5 滾動(dòng)軸承故障的機(jī)理
        2.2.6 喘振故障的機(jī)理
    2.3 故障診斷的實(shí)施過程
    2.4 基于振動(dòng)信號(hào)分析處理的故障診斷方法
        2.4.1 幅域分析方法
        2.4.2 時(shí)域分析方法
        2.4.3 頻域分析方法
        2.4.4 時(shí)頻域——小波分析方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的需求分析及設(shè)計(jì)
    3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    3.2 關(guān)鍵技術(shù)
        3.2.1 面向?qū)ο蠹夹g(shù)
        3.2.2 虛擬儀器技術(shù)
        3.2.3 組態(tài)技術(shù)
    3.3 基于UML 的系統(tǒng)需求分析
        3.3.1 用例的獲取
        3.3.2 頂層用例圖
        3.3.3 用例圖的細(xì)化
    3.4 基于UML 的系統(tǒng)面向?qū)ο蠓治?br>        3.4.1 分析類的提取
        3.4.2 靜態(tài)模型的建立
        3.4.3 系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型
    3.5 面向?qū)ο蟮南到y(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.5.2 系統(tǒng)類用例實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)
        3.5.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 K5403 離心式壓縮機(jī)趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)研究
    4.1 概述
    4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的提出
    4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        4.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的問題及解決辦法
        4.3.4 遺傳算法
    4.4 多項(xiàng)式前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.4.1 多項(xiàng)式前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        4.4.2 多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代多步預(yù)測(cè)法
    4.5 應(yīng)用實(shí)例
        4.5.1 預(yù)測(cè)模型的建立
        4.5.2 多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代多步預(yù)測(cè)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第5章 K5403 離心式壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    5.1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)選擇
    5.2 系統(tǒng)建立
        5.2.1 硬件選擇
        5.2.2 軟件實(shí)現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)功能
        5.3.1 數(shù)據(jù)采集
        5.3.2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)
        5.3.3 狀態(tài)分析及診斷
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于DataSocket的工程機(jī)械液壓系統(tǒng)遠(yuǎn)程故障監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)研究[J]. 嚴(yán)駿,趙立強(qiáng),凌海鳳.  機(jī)床與液壓. 2006(09)
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碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型研究[D]. 陳敏.中南大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3190379